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网站安全防护_qq浏览器网页版入口_软件外包平台_seo排名赚app最新版本

2025/5/10 22:23:49 来源:https://blog.csdn.net/JasonXu94/article/details/144176129  浏览:    关键词:网站安全防护_qq浏览器网页版入口_软件外包平台_seo排名赚app最新版本
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博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

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文章目录

    • 1 引言
    • 2 系统概述
      • 技术选型
      • 系统功能
    • 3 系统实现
      • 环境搭建
      • 人脸识别
      • 考勤记录
      • 数据持久化
      • 考勤报告生成
    • 4 结语
    • 5 源码获取:

1 引言

Python基于 Opencv+wxPython 的人脸识别上课考勤系统,附源码,使用 Python 语言开发,opencv 作为人脸识别框架,是一款大学生实战项目,项目功能实用,经过调试,确保可以运行。

在当今数字化时代,考勤系统已经成为企业管理中不可或缺的一部分。传统的考勤方式,如打卡机,虽然简单,但存在诸多不便,比如容易出错、效率低下等。随着计算机视觉技术的发展,人脸识别技术逐渐被应用于考勤系统,提高了考勤的准确性和便捷性。本文将详细介绍如何使用Python编程语言和OpenCV库来构建一个人脸识别考勤系统。

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视频演示地址

基于 Python opencv+pyqt5 的人脸识别上课考勤签到系统

2 系统概述

技术选型

构建一个人脸识别考勤系统,我们需要以下技术和工具:

  1. Python编程语言:Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁的语法和强大的功能而闻名。它非常适合快速开发和原型设计。

  2. OpenCV库:OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。

  3. dlib库:dlib是一个现代的C++工具库,它包含机器学习算法、图像处理工具等,特别适用于人脸识别任务。

  4. 数据库:数据库用于存储员工信息和考勤数据。可以选择SQLite或MySQL等数据库系统。

  5. 摄像头:用于实时捕捉员工的面部图像。

系统功能

我们的人脸识别考勤系统将具备以下核心功能:

  1. 人员识别与签到/签退:系统能够通过人脸识别技术识别员工,并记录他们的签到和签退时间。

  2. 考勤时间计算:系统自动计算员工的考勤时间,并生成考勤报告。

  3. 保存考勤数据:将考勤数据保存为CSV格式,方便管理和查看。

  4. 数据录入与管理:允许管理员通过界面添加、修改、删除员工面部信息和个人信息。

  5. 实时监控与识别:通过摄像头实时捕捉员工面部图像,并进行识别和考勤。

  6. 数据持久化:将员工面部数据和考勤信息持久化保存到数据库中,以便长期管理和分析。

3 系统实现

环境搭建

在开始编码之前,我们需要搭建开发环境。首先,确保Python已经安装在你的计算机上。接下来,我们需要安装OpenCV和dlib库。可以使用pip命令来安装这些库:

pip install opencv-python
pip install dlib

人脸识别

使用dlib库进行人脸识别,我们首先需要训练一个人脸识别模型。这可以通过dlib的人脸识别模型来实现,该模型已经在dlib库中预训练好了。

image-20241201220534073

import dlib
import cv2# 加载预训练的人脸识别模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 检测人脸faces = detector(frame, 1)for face in faces:x1, y1, x2, y2, w, h = face.left(), face.top(), face.right() + face.left(), face.bottom() + face.top(), face.width(), face.height()cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow("Face Detection", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

考勤记录

当员工被识别后,我们需要记录他们的签到和签退时间。这可以通过一个简单的数据库操作来实现。以SQLite为例,我们可以创建一个表来存储考勤数据。

import sqlite3# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('attendance.db')
c = conn.cursor()# 创建考勤表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS attendance(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, face_id TEXT, check_in_time TEXT, check_out_time TEXT)''')# 插入考勤记录
c.execute("INSERT INTO attendance (name, face_id, check_in_time) VALUES (?, ?, ?)",("John Doe", "123456789", "2024-12-01 08:00:00"))# 提交事务
conn.commit()# 关闭连接
conn.close()

数据持久化

为了确保数据的持久化,我们需要将员工面部数据和考勤信息保存到数据库中。这可以通过定期将数据从内存中同步到数据库来实现。

考勤报告生成

考勤报告是考勤系统的重要组成部分。我们可以使用Python的pandas库来处理和分析考勤数据,并生成报告。

import pandas as pd# 读取考勤数据
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM attendance", conn)# 计算考勤时间
df['check_in_time'] = pd.to_datetime(df['check_in_time'])
df['check_out_time'] = pd.to_datetime(df['check_out_time'])
df['attendance_time'] = df['check_out_time'] - df['check_in_time']# 保存考勤报告为CSV
df.to_csv('attendance_report.csv', index=False)

4 结语

通过上述步骤,我们构建了一个基于Python和OpenCV的人脸识别考勤系统。这个系统不仅提高了考勤的准确性和便捷性,还通过自动化的方式减少了人力资源的投入。随着技术的不断进步,人脸识别考勤系统将会越来越智能化,为企业管理带来更多便利。


本文详细介绍了如何使用Python和OpenCV来构建一个人脸识别考勤系统,从环境搭建到系统实现,每一步都提供了详细的代码示例和解释。希望这篇文章能够帮助新手快速入门,同时也为有经验的开发者提供一些新的思路和方法。

5 源码获取:

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